La inteligencia artificial aún depende de la intervención humana para funcionar

Se ha venido estudiando la posibilidad de crear inteligencias artificiales que sean capaces de tener discernimiento así como lo tienen los seres humanos. En este sentido, se ha avanzado mucho últimamente.

Ahora para poder llevar acabo y desarrollar inteligencias artificiales o aprendizajes automáticos o mejor conocidos como Deep Learning, se necesita gran cantidad de estímulos, datos e intervención humana para conseguirlo.

Jeff Dean, líder de Google Brain, afirmó en una charla realizada en escenario del VB Summit 2017 en Berkeley, California, que si hay solo 10 ejemplos de algo probablemente sería difícil que el Deep Learning funcione, pero si tiene 100.000 ejemplos, datos referentes, registros o algo por el estilo si se podría comenzar a pensar en este tipo de técnicas.

Sin embargo, los datos no son suficientes, tener 100.000 ejemplos o datos de algo no serían nada sin la intervención humana, así lo dijo Dean.

En los aprendizajes automáticos se tiene que trabajar mucho, debido a que se tienen que juntar los datos, etiquetar cada ejemplo para luego escribir algo de procesamiento de datos, que se pueda producir el dataset con el cual se podrá realizar el aprendizaje automático.

Esto quiere decir, que los humanos son necesarios para realizar este tipo de tareas. Esto no es novedad, pues se sabe que los datos necesitan tratamiento, y los humanos son los encargados de darlo por los momentos.